拆解训练-效果甚至不如僵硬的模版文本生成方法-姓生活网

                                                    • 时间:

                                                    85岁医生每天接诊

                                                    讓機器寫文章,路漫漫其修遠呀。本文來自公眾號:KnowingAI知智(ID:Knowing_AI),作者: 虞喵喵

                                                    這樣做的結果是生成的小說內容看上去非常合理,不過已經很難說這是機器的創作,畢竟它的框架完全來自人類。

                                                    設置語句庫,按順序從中隨機選取語句,再將它們組合起來。原理並不難,難得的是作者對套話文章的揣摩和創意。

                                                    這樣生成的文本難免有邏輯錯誤、無中生有等問題,效果甚至不如僵硬的模版文本生成方法。

                                                    沒辦法解決嗎?也許可以問問入圍星新一文學獎的作品,《機械人寫小說的那一天》的作者團隊。

                                                    他們的做法是規定小說的構造,設定導入、進展、結尾等大模塊,再將這些模塊拆解成更細緻的開頭、環境描寫等等,一步步拆解后根據具體的要求生成語句,再將語句組合起來。

                                                    這很難說。目前自動文本生成,即讓機器寫作通常採用統計方法。先用大量語料訓練神經網絡,再讓機器根據關鍵詞不斷預測接下來的詞語,最後組成句子和段落。

                                                    如果引入人工智能,效果會更好嗎?

                                                    本文來自公眾號:KnowingAI知智(ID:Knowing_AI),作者: 虞喵喵,題圖來自:

                                                    套話文章不會寫?狗屁不通文章生成器分分鐘寫出一萬字,保證原創、絕不重樣!

                                                    文章會從名人名言開始,接上沒有實際意義的承接句,然後是點題句,再來個同樣沒有意義的轉折句。然後再接名人名言、承接句、點題句……周而復始生生不息。

                                                    另一個神器 GPT-2 能生成質量相當不錯的英文文本,原因是數據集——它的訓練語料是 800 萬 Reddit 網友的高質量回復。面對 Reddit 討論很多的主題,它能給出相當不錯的輸出。討論技術含量更高、不常見的內容時,就會瞬間變成人工智障。

                                                    這個生成器是人工智能嗎?雖然的確是用 Python 寫的,遺憾的是它只是簡單的循環隨機內容選取腳本。

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